Automatic Number Plate Recognition using Tensorflow and EasyOCR Full Course in 2 Hours | Python
Want to be able to perform number plate recognition in real time?
Well in this course you'll learn how to do exactly that!
In this video, you'll learn how to leverage Python Tensorflow Object Detection to be able to detect license plates using Kaggle Data. Once those plates have been detected you'll then be able to apply OCR to extract the text from each and every plate using PyTorch and EachOCR.
On top of it all, you'll be able to export your results. We'll setup a saving function to output the regions of interest as well as the detected text. This could be used as part of a broader system or standalone.
In this video you’ll learn how to:
1. Detect license plates from images and in real time from video
2. Apply a EasyOCR to license plates to extract the plate number
3. Save license plates detected for future analysis and searching
Links
Final Notebook: https://github.com/nicknochnack/RealTimeAutomaticNumberPlateRecognition
Baseline Code: https://github.com/nicknochnack/TFODCourse
PyTorch: https://pytorch.org/
Full Tutorial: https://youtu.be/yqkISICHH-U
Chapters:
0:00 - Start
0:26 - Tutorial Start
1:11 - Gameplan
3:58 - PART 1 | Setup
7:13 - Cloning Baseline Code
10:42 - Creating a Virtual Environment
12:51 - Installing Dependencies
17:55 - Installing Tensorflow Object Detection
32:47 - Cloning Pre-Trained Models
34:21 - PART 2 | Data
34:44 - Cloning Images from Kaggle
35:52 - Creating a Training and Testing Partition
41:33 - PART 3 | Training
42:59 - Updating the LabelMap
44:37 - Creating TF Records
49:30 - Updating Transfer Learning Config
51:51 - Training the Model
1:00:00 - PART 4 | Detecting Plates
1:01:00 - Detecting Plates from an Image
1:03:45 - Detecting Plates from Video
1:05:01 - PART 5 | Applying OCR
1:06:29 - Splitting GPU
1:10:46 - Setup EasyOCR
1:13:46 - Applying Detection Thresholding
1:18:42 - Extract Image Width and Height
1:20:16 - Loop Through Detections and Apply OCR
1:25:40 - Filtering Algorithm
1:36:28 - Final OCR Function
1:42:15 - Applying ANPR in Real Time
1:45:38 - PART 6 | Saving Results
1:46:10 - Importing Dependencies
1:46:29 - Building a Save Function
1:52:06 - Saving Plates from. Video
Oh, and don't forget to connect with me!
LinkedIn: https://bit.ly/324Epgo
Facebook: https://bit.ly/3mB1sZD
GitHub: https://bit.ly/3mDJllD
Patreon: https://bit.ly/2OCn3UW
Join the Discussion on Discord: https://bit.ly/3dQiZsV
Happy coding!
Nick
P.s. Let me know how you go and drop a comment if you need a hand!
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Automatic Number Plate Recognition using Tensorflow and EasyOCR Full Course in 2 Hours | Python», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.